Quels sont les variables clés qui déterminent le marché haussier de l'IA ?

Le prix du pétrole dépasse 100 dollars le baril, le détroit d'Hormuz n'a pas encore retrouvé un fonctionnement normal, l'inflation et la pression sur les taux d'intérêt refont surface, rendant les attentes de baisse des taux de la Fed plus fragiles. Selon le cadre macroéconomique traditionnel, ce n'est pas l'environnement le plus confortable pour des actions technologiques à haute valorisation. Mais le marché américain atteint de nouveaux sommets, la chaîne AI continue d'être poursuivie par les fonds.

L'analyste macroéconomique de Guojin Securities, Song Xuetao, indique dans un rapport du 25 mai : « La tendance actuelle de l'IA est une euphorie rationnelle, la bulle est apparente mais n'a pas encore dérapé. » La clé de cette phrase ne réside pas dans « la bulle », mais dans la « » euphorie rationnelle : l'IA agentic passe d'un outil d'assistance à un outil d'exécution autonome, permettant au marché de voir pour la première fois le cycle commercial de l'IA allant de « dépenser de l'argent » à « générer des profits ».

D'un côté rationnel, l'expansion des applications Agent entraîne une consommation de jetons, une demande accrue en puissance de calcul pour le raisonnement et une croissance rapide de l'ARR des principaux fournisseurs ; de l'autre, la valorisation a déjà anticipé les attentes de croissance pour 2027-2028. Au 20 mai, le PER anticipé des sept géants américains est d'environ 35 fois, tandis que pour les 493 autres sociétés du S&P 500, il est d'environ 25 fois. Cette prime n'implique pas une logique de croissance ordinaire, mais une vitesse d'infiltration de l'IA qui doit atteindre 5 à 8 fois celle des révolutions technologiques passées.

Mais ce qui déterminera réellement la poursuite du marché haussier de l'IA, ce ne sont pas les résultats d'un seul trimestre, ni une application à succès, mais trois variables : à court terme, l'impact de la liquidité, notamment le prix du pétrole, l'inflation, les taux d'intérêt et la clôture des positions de carry trade en yen ; à moyen terme, la réalisation industrielle, la vitesse d'infiltration de l'IA par rapport à la valorisation actuelle ; à long terme, les contraintes plus dures telles que l'énergie, le réseau électrique, l'emploi, la résistance sociale et les mutations technologiques hardware.

L'Agent passe du « copilote » au « conducteur principal », le marché commence à récompenser les dépenses en capital

Dans la précédente vague de trading autour de l'IA, la principale inquiétude du marché était que les géants dépensaient trop rapidement : centres de données, GPU, infrastructure cloud, avec des revenus peu clairs pour la récupération des investissements. La transformation de l'Agentic AI réside dans le fait qu'il ne s'agit plus seulement d'un outil d'assistance de type Copilot, mais d'une évolution vers un outil d'exécution autonome de type Autopilot.

Cela entraîne deux résultats.

Premier, la consommation de jetons repart à la hausse. La première demande après l'apparition de GPT provenait de l'amélioration des capacités du modèle, la deuxième, après la mise en place de l'Agent, provient de l'explosion de la puissance de raisonnement. La réalisation de tâches autonomes implique des contextes plus longs, des étapes plus complexes, des appels plus fréquents au modèle, le raisonnement n'étant plus une étape marginale après l'entraînement, mais devenant le principal champ de bataille de la consommation continue de puissance.

Deuxièmement, les attentes de revenus sont révisées à la hausse. Après la diffusion d'applications représentatives comme Openclaw, Claude Cowork, etc., les revenus récurrents annuels des fournisseurs de modèles augmentent rapidement. Selon une estimation à mi-année citée dans le document, l'ARR annuel d'Anthropic a été révisé de 9 milliards de dollars au début de l'année à 44 milliards, doublant toutes les six semaines. Si cette tendance se poursuit, l'ARR de l'année prochaine pourrait dépasser 3000 milliards de dollars.

Cela explique pourquoi le marché ne pénalise plus simplement les Capex. Tant que la croissance des revenus est suffisamment rapide, les dépenses en capital passent d'une charge à une barrière concurrentielle. Nvidia, Broadcom, ainsi que les composants optiques, le stockage et autres chaînes hardware retrouvent ainsi un nouveau soutien.

Pourquoi le prix du pétrole au-dessus de 100 dollars peut-il encore faire monter les actifs IA ?

Ce rebond des actifs IA face à la hausse du pétrole n'est pas dû à la disparition des risques macroéconomiques, mais à plusieurs forces qui, pour l'instant, l'emportent sur ces risques.

Premièrement, la diffusion de la demande dans la chaîne industrielle. La phase de raisonnement ne nécessite pas seulement des GPU, mais aussi des CPU, des modules optiques, du stockage, qui entrent dans une logique de forte croissance. La demande pour des modules optiques 800G/1.6T est tendue, la demande pour le stockage haut de gamme augmente. Light Counting prévoit qu'en 2026, les expéditions de transceivers 800G doubleront, celles de ports 1.6T passeront d'une base modeste en 2025 à plusieurs dizaines de millions, et le chiffre d'affaires des modules 1.6T dépassera 2 milliards de dollars, avec une croissance soutenue dans les trois années suivantes.

Deuxièmement, la performance des géants technologiques est très forte. Au premier trimestre, le taux de croissance EPS du S&P 500 était d'environ 27,1 %, atteignant un sommet depuis le quatrième trimestre 2021, avec Meta, Alphabet et Amazon contribuant à 70 % de la croissance du bénéfice de l'indice. Tant que ces poids lourds continueront à faire du profit, l’impact du choc pétrolier sur l’indice sera repoussé.

Troisièmement, la dépendance de la croissance américaine à l'infrastructure AI s’accroît. Au cours des derniers trimestres, plus de la moitié de la croissance du PIB américain provenait des investissements dans l'infrastructure AI. Les données macro comme la non-agriculture ou la vente au détail restent bonnes, même si la structure de l’emploi se différencie, tant que la croissance globale ne faiblit pas nettement, le marché aura du mal à basculer immédiatement vers une stratégie stagflationniste.

Un autre facteur plus direct : les grandes entreprises technologiques sont moins sensibles au prix du pétrole qu’aux industries comme l’aéronautique, la logistique, le ferroviaire, la chimie, l’automobile ou le tourisme. Elles craignent davantage le prix de l’électricité que celui du pétrole. Lorsque l’économie réelle subit la pression du prix du pétrole, les fonds ont tendance à se regrouper dans les actifs IA, mêlant « hedge » et croissance.

La valorisation a déjà anticipé la période faste 2027-2028

Le danger de la tendance IA ne réside pas dans l’absence de soutien industriel, mais dans la vitesse à laquelle le marché la valorise.

Le PER anticipé des sept géants américains est de 35 fois, celui des 493 autres sociétés du S&P 500 d’environ 25 fois. Derrière cette différence de valorisation se cache une vision très fluide du futur : dans 3 à 5 ans, l’infrastructure IA continuera de s’étendre, la demande en puissance de calcul, cloud, data centers, semi-conducteurs restera forte ; l’IA continuera d’infiltrer la publicité, la recherche, les services cloud, les logiciels bureautiques, la génération de code, la gestion des risques financiers, le service client, la recherche d’investissement, le contenu, etc. ; la contribution aux revenus et l’amélioration de l’efficacité seront simultanément réalisées.

Mais les révolutions technologiques sont rarement aussi linéaires. Il a fallu environ 40 ans pour que l’électricité devienne une ligne de production à grande échelle après son invention, environ 25 ans pour l’informatique. La vitesse de diffusion de l’IA, telle que le marché la valorise aujourd’hui, équivaut à exiger qu’elle soit 5 à 8 fois plus rapide que ces technologies universelles.

Ce n’est pas impossible, mais la marge d’erreur est mince. Tant que la commercialisation des applications IA sera plus lente que la croissance du capital, que la demande en raisonnement ne pourra suivre celle de l’entraînement, ou que l’amortissement et le coût de l’électricité commenceront à éroder la rentabilité, la valorisation réagira rapidement. La bonne orientation technologique ne garantit pas une valorisation infinie à l’avance.

Le plus grand risque à court terme : les taux d’intérêt montent plus vite que l’ARR

La pression immédiate vient de la liquidité.

Si le détroit d'Hormuz reste fermé longtemps, si le prix du pétrole reste au-dessus de 100 dollars ou continue d’augmenter, l’inflation se diffusera des prix de l’énergie vers les services, le transport et les matières premières. En avril, l’indice PPI américain a atteint 9,8 % en glissement annuel, un sommet depuis octobre 2022. Si l’inflation se pérennise, la politique de la Fed devra être réécrite.

Le marché des swaps a déjà intégré une hausse de taux de 0,8 fois cette année par la Fed, la BCE, la BoE même plus de 2 fois. Par ailleurs, la remise en question de l’indépendance de la politique monétaire américaine, avec la rotation du FOMC et l’augmentation des divergences internes, affaiblissent la confiance du marché dans une future politique accommodante.

Le Japon est aussi un rhinocéros gris. Longtemps, le Japon a été un levier de financement mondial, mais la dépréciation du yen et la pression inflationniste obligent la Banque centrale japonaise à signaler un resserrement. Le rendement des obligations japonaises à 30 ans a dépassé 4 %. Si le coût du financement continue d’augmenter, provoquant la clôture des carry trades mondiaux, les actifs IA à haute valorisation auront du mal à rester à flot.

Le 15 mai, une répétition a eu lieu : le rendement des obligations américaines à 10 ans a dépassé 4,5 %, celui à 30 ans a dépassé 5 %, la surenchère de momentum a refroidi, l’indice PHLX Semiconductor a chuté d’environ 4 % en une journée, le Nasdaq a reculé d’environ 1,5 %. Ce n’est pas une preuve d’un retournement de tendance, mais cela montre que les trades de masse sont très sensibles aux taux d’intérêt.

Le principal risque à court terme est simple : la vitesse de révision de l’ARR ne doit pas dépasser celle de la hausse des taux. Sinon, les fonds pourraient d’abord se tourner vers des segments hardware plus sûrs ; si la liquidité continue de se détériorer et que les revenus IA ne peuvent plus être révisés à la hausse, la pression sur la valorisation s’amplifiera nettement.

Les enjeux à moyen et long terme : organisation, énergie, emploi et trajectoire hardware

L’épreuve à moyen terme est la réalisation industrielle. Les révolutions technologiques générales ne progressent pas en ligne droite, mais par « accélération, décélération, nouvelle accélération ». D’abord une vague de capital, puis une période d’adaptation organisationnelle, enfin la libération de productivité. L’Internet a connu des phases d’investissement, d’expansion des Capex et de bulles d’actifs, mais la véritable amélioration de la productivité n’est apparue qu’après plusieurs années.

Aujourd’hui, la difficulté de la valorisation de l’IA réside dans le fait qu’elle exige presque une adaptation rapide des structures organisationnelles, une reformation rapide des travailleurs, une mise en marche rapide des modèles commerciaux, et une acceptation sociale sans résistance forte. Une telle vitesse est rare dans l’histoire humaine.

Les contraintes à long terme sont plus dures.

Premièrement, l’énergie et les infrastructures. Les data centers IA nécessitent beaucoup d’électricité et d’eau de refroidissement, l’expansion du réseau électrique, les transformateurs, le stockage d’énergie ne sont pas des variables de présentation PowerPoint, mais de véritables goulots d’étranglement. Si l’infrastructure IA continue de faire grimper le coût électrique global, la régulation et la résistance sociale s’intensifieront.

Deuxièmement, l’emploi et la consommation. L’IA peut améliorer l’efficacité des entreprises à court terme, réduire la demande pour des postes comme ingénieurs ou service client ; mais si le chômage technique s’accélère plus vite que la création de nouveaux emplois, le pouvoir d’achat des ménages sera affaibli. L’amélioration de l’efficacité côté entreprise doit se traduire par une consommation côté consommateur, et si le secteur non-IA entre en récession, l’IA aura du mal à rester longtemps en tête.

Troisièmement, l’acceptation sociale. Au début de l’année, la popularité de l’Openclaw a été très forte en Chine, mais la résistance des Américains face à la hausse des prix de l’électricité liée aux data centers et à la crainte du chômage technique monte. Cela influencera la vitesse d’infiltration de l’IA.

Quatrièmement, les mutations technologiques hardware. Si une percée du type « DeepSeek » se produit, avec des gains massifs en puissance de calcul, stockage et transmission, alors les segments hardware aujourd’hui très tendus pourraient devenir soudainement excédentaires. La logique de forte croissance du hardware n’est pas invulnérable à une révolution.

Les perspectives à long terme de l’industrie IA restent optimistes. Sans considérer le chômage technique et les conflits sociaux liés à la transformation des relations de production, l’IA pourrait réellement augmenter la productivité totale des facteurs, aider l’économie à sortir de la stagflation. Même si le marché financier doit se désendetter en cours de route, les data centers, les technologies à faible coût et les applications déjà éprouvées pourraient constituer la base d’une nouvelle expansion industrielle.